Archive for the ‘Enviromental’ Category
The Figure is a schematic of a simple distribution network with distributed generation (DG).There are many characteristics of this network that differ from a typical passive distribution network. First, the power flow is not unidirectional. The direction of power flows and the voltage magnitudes on the network depend on both the demand and the injected generation. Second, the distributed generators give rise to a wide range of fault currents and hence complex protection and coordination settings are required to protect the network. Third, the reactive power flow on the network can be independent of the active power flows. Fourth, many types of DGs are interfaced through power electronics and may inject harmonics into the network. The Figure also shows a control scheme suitable for achieving the functions of active control. In this scheme a Distribution Management System Controller (DMSC) assesses the network conditions and takes action to control the network voltages and flows. The DMSC obtains measurements from the network and sends signals to the devices under its control. Control actions may be a transformer tap operation, altering the DG output and injection/absorption
of reactive power.
Source:
SMART GRID
TECHNOLOGY AND APPLICATIONS
Janaka Ekanayake
Cardiff University, UK
Kithsiri Liyanage
University of Peradeniya, Sri Lanka
Jianzhong Wu
Cardiff University, UK
Akihiko Yokoyama
University of Tokyo, Japan
Nick Jenkins
Cardiff University, UK
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Atiendo a esta reunión bastante importante es que gracias al apoyo de CYTED y CEDER-CIEMAT es que daremos esta conferencia en el marco del IIi Congreso Iberoamericano de Microredes con Generación Distribuida de Renovables. Este evento sirve de marco para el intercambio de información, experiencias y el tomar en contacto con investigadores provenientes de diferentes países de habla hispana y no hispana, dedicados al sector energía y otros sectores incluyendo el aeroespacial en que el uso de fuentes de energía como sol, viento, biomasa, celdas de combustible, entre otras es bastante importante. Y no sólo eso, importante y quizás mucho más lo que es las técnicas de control, predicción, modelamiento y simulación, software desarrollado que son las cosas de mayor valor agregado, la combinación de diferentes escenarios de trabajo y de implementación en industrias, centros de atención de salud, barcos, naves espaciales, soporte de vida en condiciones extremas, etc. Les dejo la portada de mi presentación y cualquier comunicación a jorgemirez2002@gmail.com, y quienes estén por acá, estaremos conversando.
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La figura muestra como era las perspectivas de mercado en energías renovables en los países de la Unión Europea durante el año 2011, en ello se puede ver la repartición según porcentaje reflejo de las potencias involucradas. Si juntamos los valores de Alemania, Reino Unido y España es casi el 50%. Si juntamos las potencias de Alemania, Reino Unido, España, Italia, Francia y Suecia (todos ellos países considerados desarrollados y con un alto nivel de calidad de vida) es casi el 75% del mercado europeo. Las consideraciones son muchas para tal desarrollo partiendo en que cuando hacen sus cálculos consideran todos los elementos desde la parte de dinero involucrado, cuestiones ambientales, no emisión de carbono producto de un mayor nivel de conciencia y compromiso medioambiental y el desarrollo de las tecnologías por parte de sus empresas (y que al final el resto del mundo las compramos porque no nos queda otra y nos tenemos que ajustar a calcular bajo un mediocre criterio técnico/económico dado que por lo general tanto gobiernos como universidades/centros de investigación tienen el concepto de ser incapaces de aportar al desarrollo de las energías renovables creando software o harware para el mismo)
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El año 2011 es un año interesante para ver como va la implementación de las energías renovables a nivel mundial y volumen de las potencias involucradas, en especial, frente a realidades como lo son África, América Latina, Centro América y Antillas. El abastecimiento de energía depende de la economía y el grado de desarrollo de un país, o en inversa, la producción por parte de grandes industrias y medianas industrias involucra mayor necesidad de energía eléctrica. En la figura que muestra sólo el año 2011 y a la fecha han pasado ya varios años y las potencias en cada país ha cambiado, llama la atención Alemania y la potencia implementada que hace añicos a varios países y es que como economía: la calidad, puntualidad, esmero, alta tecnología, innovación, alto nivel educativo, eficiencia entre otras virtudes vertidas en un sin fin de productos de poca, media y alta tecnología… siempre hay mercado para tales mercancías…
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La figura muestra los datos de lectura de irradiación solar durante un año calendario. Se puede apreciar la forma como los movimientos de la Tierra definen el valor de la irradiación solar máxima. La data ha sido procesada considerando como eje la fecha de cada día, en ella, algunas fechas representativas son mostradas. Existen modelos matemáticos que permiten calcular y predecir dicho comportamiento dependiendo de la latitud y longitud del lugar durante el año. Los datos son valiosos y parte fundamental de los procesos de simulación, sin embargo, en caso de ausencia modelos matemáticos teóricos usándolos con el adecuado criterio técnico pueden servir también. Matlab permite altas prestaciones en el manejo de datos.
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Bueno, es casi un estudio completo, se puede ir agregando otra información que no coloco en la presente. Entonces, en un emplazamiento determinado, los modelos matemáticos, nos permiten también calcular lo que es radiación difusa horizontal, irradiación sobre superficie horizontal, entre otras. Estos cálculos vienen a ser los ideales y que sirven de marco referencial para el análisis de datos in situ recolectados.
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Debe cumplir al menos las siguientes condiciones:
- Técnicamente sostenible: Su construcción es posible dentro de los límites de la tecnología actual; operación de los elementos críticos del sistema no es comprometida.
- Económicamente viable: El proyecto es económicamente viable considerando los aspectos medio ambiental y social.
- Socialmente sostenible: La comunidad acepta el sistema y es dispuesta a colaborar con su desarrollo; el proyecto promueve el desarrollo social de sus usuarios.
- Ambientalmente sostenible: El proyecto brinda beneficios al medio ambiente en comparación con el tradicional sistema de potencia.
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Este post se presenta una figura en que se da según tres asociaciones de fabricantes de automóviles (Europa, Japón, Korea) datos acerca de la cantidad de gramos de CO2 que se emite en promedio por kilómetro de recorrido por sus automóviles fabricados. Se observa una tendencia a emitir menos carbono por kilómetro cuadrado, ello implica, constante mejora en diseños, investigación y desarrollo – un compromiso asumido – en materiales, mejora de eficiencia y optimización del producto final. Si bien los datos de hace algunos años, eso no quita el desmérito del desarrollo tecnológico que se viene haciendo, y que países, en que no fabricamos automóviles nada podemos decir, ni hacemos diseño de pieza alguna… se habla con propiedad y debemos exigir que se implanten estándares de emisión de carbono así como lo exige Europa, Japón, Korea y los USA a los vehículos y tengamos un mejor calidad en el medio ambiente, no sólo en reducción de emisiones, sino de ruido también.
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Se tiene los esfuerzos que se van haciendo para lograr tecnologías a fin de capturar y almacenar el Carbono que se libera durante procesos hacia la atmósfera. Uno de ellos es durante la post-combustión, una vez que el combustible ha sido quemado, se usa diferentes técnicas a fin de secuestrar el carbono. Antes de la combustión – precombustión – lo q se hace es mediante técnicas como la gasificación liberar el combustible hacia su forma gaseosa y atrapar al carbono. En los procesos industriales sucede algo parecido. Este es un reciente campo de estudio, debido a las millones de toneladas que se vierten cada año hacia la atmósfera y que se calcula que desde la Revolución Industrial se ha duplicado la cantidad de carbono en la atmósfera, la tendencia es que se va a colocar una ingente cantidad de carbono en la atmósfera los próximos años y he ahí los esfuerzos por lograr tecnologías que hagan posible su captura y almacenamiento, y quizás, un uso adecuado a las miles de millones de toneladas de carbono por capturar.
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Los datos que se presenta en este post son las emisiones de CO2 que se emitieron durante el año 2004 según países. De hecho que los con más industria emiten mucho más, sin embargo, son los que también mayores inversiones están que hacen en pasar de matriz energética a las renovables, más que todo por la seguridad energética y por no depender de terceros. Es abismal la producción de CO2 de los dos primeros frente al resto de países. Incluso muchos de América Latina o Latinoamerica no figuran. Al igual que los de Africa. No porque seamos «ecologistas» sino que no tenemos industria, seguimos siendo unos pobres países exportadores de materias primas y nada más… jugamos a crear tecnologías y a tener centros de estudios con nombre de universidades, los rankings mundiales lo dicen todo y que es necesario para cambiar… pues lo principal, el cambio de la persona misma
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La figura muestra una comparación entre diferentes tecnologías de celdas fotovoltaicas, algunas cosas que se determinan son:
- La eficiencia de la celda en condiciones estándar.
- La eficiencia del módulo (conjunto de celdas – array o arreglo).
- Área necesitada por kWp (por módulo) (metros cuadrados).
- Energía anual generada por kWp en UK (orientación hacia el sur, 30° de inclinación) (kWh/kWp)
- Energía anual generada por metro cuadrado (orientación hacia el sur, 30! de inclinación) (kWh/m^2)
- Ahorro anual de emisiones de CO2 por kWp (kg/kWp).
- Ahorro anual de emisiones por m^2 (kg/m^2)
De hecho que la tecnología va en creciente mejora de estas tecnologías así que quizás más adelante en otro post se coloque datos más actualizados, sin embargo, esto no pierde valor dado que puede servir para comparar instalaciones existentes con las nuevas a futuro.
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El modelo de error sistemático o bias es el promedio de todos los errores pronosticados durante el período de estudio. En la figura se muestra en escala logarítmica, dado que se ha tomado un período largo de estudio de muchas horas (las horas de un año). El código fue implementado en Matlab. Este es uno de los varios indicadores que hay para analizar la perfomance del pronóstico.
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El modelo de persistencia es un método que se basa en que dentro de un período de tiempo el fenómeno se vuelve a repetir en igual intensidad. La gráfica por ejemplo nos representa un cálculo en horas (eje horizontal) en que se ha tomado como que cada 5 horas se repite la misma potencia eólica o velocidad de viento. Queda interesante decir que esto no elimina los espacios en que no se ha tomado lecturas. Una técnica como el control droop sirve para trabajar en dicha situación, pues recoge información local y en base a eso el generador hace la producción de electricidad. La gráfica es a modo de ejemplo y hay que afinar el método para que el error sea el mínimo posible. La gráfica muestra el error que hay entre el valor predicho y el valor real que se presenta. La escala vertical para este ejemplo es en m/s. Hecho en Matlab de MathWorks Inc
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En muchos casos de las diferentes temáticas tratadas en las energías renovables, los factores medioambientales tienen comportamiento aleatorio; también, la forma con que se consume la energía y los valores de tensión, corriente y energía que circulan a través de las redes eléctricas o microgrid o sistema eléctricos en general. Sin embargo, el gran reto de ingeniería, es que a pesar de que haya (y que siempre habrá) factores de comportamiento aleatorio, la respuesta del sistema o su comportamiento esté siempre dentro de lo ya establecido en la mesa de trabajo del ingeniero. La gráfica muestra el comportamiento de una señal senoidal dibujado como curva paramétrica a la que se ha añadido una perturbación aleatoria, a pesar de que no tenga la forma deseada (una curva cerrada), nos muestra que el comportamiento cumple un movimiento casi circular con ligera variación de su trayectoria ideal. Este aleatorio añadido sirve para que en casos específicos de estudio se determine el posible valor del aleatorio en base a los datos recolectados de campo o de laboratorio. Gráfica hecha en Matlab de MathWorks Inc.
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Esta es una gráfica de tendencia de las emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera hasta el año 2030. Para llegar a este tipo de gráficas, se recrea los escenarios en base a los antecedentes y la perspectiva de uso de las variables que ingresan en dicho estudio y corren una simulación, con ello no basta, es necesario realizar varias simulaciones de lo mismo y quizás con algunos ajustes para tener todo un gráfico de tendencias en que se refleja el verdadero ánimo del consumismo mundial que ahora que estamos a mitad de camino de dicho período, tenemos serios problemas ambientales, que será cuando lleguemos al 2030… si llegamos ?… ó será que hasta esa época se han creado soluciones tecnológicas para minimizar el cambio climático y el efecto de la emisión de CO2 a la atmósfera. Por mi parte, nosotros que somos fans de las energías renovables, debemos hacer un esfuerzo por crear aquellas tecnologías que logren capturar el CO2 disuelto en la atmósfera y darle un mejor uso. Quizás para ello en un inicio será necesario hacer procesos de simulación, me avisan si puedo servirles, dado que en el desarrollo de tecnologías y realizar simulaciones vengo participando, además quien sabe que la tecnología pueda ser tan avanzada que roce con la ingeniería aeroespacial y dé la seguridad energética a las naciones así como un adecuado uso de los recursos ambientales, minimizando el daño.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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«El Dr. Norrby comentó a los estudiantes de nuestro campus que para algún día ser Premios Nobel, no deben olvidar seis ingredientes fundamentales: mucha curiosidad por explicar ciertos fenómenos, una educación de base sólida, un buen mentor [alguien que te clarifique el camino y esté al tanto de lo que sucede en el mundo, de la importancia de tal o cual investigación en beneficio de la humanidad… tan importante es tener un buen mentor], un lugar donde se esté desarrollando ciencia de buen nivel, experimentos fuera de serie que rompan paradigmas en una rama que los intrigue y, sobre todo, una forma de pensar poco convencional».
Estimados (gentlement) lo comparto porque lo veo importante… muy importante lo diría si uno se fija en lo que sugiere el entrevistado y la realidad universitaria.
Fuente: http://www2.ccm.itesm.mx/sites/ccm.itesm.mx.talentotec/files/historico/talentotec055.pdf
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La presente entrada muestra una simulación que conlleva a calcular la duración media entre fallas. En un post anterior había mostrado durante un periodo de tiempo de 100 años como es que mediante aleatorios se determinaba que años había fallas y que años no. Después de cada falla, surge la necesidad de reparar el sistema, para ello las empresas eléctricas disponen de personal y equipo para minimizar el tiempo de inactividad de la red eléctrica, toda vez que ello representa dinero y malestar para el usuario. La gráfica muestra de manera aleatorio los tiempos de recuperación o de reconexión de la interrupción la cual esta simulado en Matlab de MathWork Inc. Pero he ahí no acaba todo, hay que realizar una sumatoria de todos los tiempos y luego dividirlos entre el número de interrupciones durante dicho período para determinar la duración media entre fallas, en que la unidad de medida es de horas/falla… Espero les guste.
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El viento es masa de aire en movimiento y por lo tanto energía cinética neta. Esta masa en movimiento antes de interactuar con las palas de una turbina eólica se desplaza libremente según la diferencia de presiones entre dos zonas de la atmósfera que permite la creación de los vientos. Esta presión permite que se definan unas líneas de flujo. Al momento de interactuar con la turbina parte de la energía cinética contenida en el viento es capturada por los álabres de la turbina y por lo tanto, disminuye su energía cinética que es la esencia de la energía que contienen, y por lo tanto, como resultado se observa una reducción de la velocidad del viento y una expansión de las líneas de flujo caracterizado por una leve reducción de la densidad. Pasada cierta distancia el aire de alrededor de esta velocidad reducida comienza a compensar y comprimir estas líneas de flujo expandidas a un estado normal para ello se gasta parte de energía del viento circundante interactuada por goles cinéticos entre las moléculas de los diferentes componentes del aire.
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La confiabilidad de los sistemas de distribución de energía se valora mediante índices de confiabilidad de los puntos de carga de los usuarios en los circuitos primarios de distribución; estos puntos de carga generalmente corresponden a los secundarios de los transformadores de distribución. Quiere esto decir que por lo general no se incluye en esta valoración el efecto de la red secundaria de distribución ni de elementos de conexión de los usuarios como acometidas y contadores de energía.
Al obtener los índices de confiabilidad de los puntos de carga de los usuarios, estos se pueden acumular para obtener los índices del circuito primario. Los índices de confiabilidad de los circuitos primarios se pueden acumular para obtener los índices de confiabilidad de la subestación y los de las subestaciones se pueden acumular para obtener los índices de confiabilidad del sistema.
Generalmente, el modelo de predicción solo incluye los componentes del circuito primario de distribución, por lo cual, debe definirse si luego se incorporará el efecto sobre los índices de los puntos de carga de la confiabilidad de la subestación de distribución.
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Datos Generales
Good day. My full name is Jorge Luis MIREZ TARRILLO.
I am Peruvian and live in Lima, capital of Perú in South America.I am Mechanical Electrical Engineering, MSc Physics and Dr. Physics (title doctoral thesis: Control, Optimization, and Management of Microgrid Current Direct)
Too, actually job as Principal Professor in Faculty of Oil, Gas and Petrochemical Engineering of Universidad Nacional de Ingeniería (National University of Engineering) in Lima – PERU (Courses: Modern Physics, Differential Equations and Research's Methodology)
My subjects of my interest are control, signal processing, optimization, simulation, biomedical research, smart grid, microgrid, water.
I have experience in Matlab/Simulink programming, biomedical equipment, electrical systems, renewable energies, microgrids, saturated steam systems 100 psi and organizing academic events.
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